- 事例No.PC-TCPS254088
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AI開発用GPUサーバー
用途：大規模言語モデルを活用した生成AIをローカル環境で運用参考価格：23881000円お客さまからのご相談内容
社内で大規模言語モデルを活用するため、ローカル環境で運用できる生成AI用ワークステーションの構築を検討したい。使用するソフトウェアはOllama、LM Studio、Dify、Pythonを想定。
CPU はコア数を十分に確保できるモデルを選定し、メモリは最低 1TB、可能であれば 2〜4TB クラスまで拡張しようと考えている。
GPU は NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell を複数枚搭載可能な構成を前提とし、搭載可能な最大枚数で運用したい。
OS は Ubuntuとし、100V 電源環境で動作することを条件とする。
ストレージは可能な限り大容量の NVMe SSD を搭載可能な最大数まで搭載し、全体として高い処理性能と拡張性を確保したい。予算 2,000 万円程度で構成を提案して欲しい。
テガラからのご提案
LLM推論・生成AI処理に最適化したCPU / メモリ構成
本構成では、生成AIやローカルLLMの運用に必要となる CPU コア数とメモリ帯域を重視しています。大規模モデルを効率的に処理するためには、GPU性能だけではなく、CPUの多コア性能と大量メモリへのアクセス性能が重要です。
そのため、最新世代のサーバー向けCPUを採用し、多コア処理能力と大容量メモリの両立を図っています。当初は1TBメモリ構成を想定していましたが、将来的なモデル拡張やRAGワークロードへの対応を見据え、今回は搭載可能な最大容量である4TBの構成でご提案しています。
RTX Pro 6000 Blackwell を採用した高密度 GPU 構成
お客様が複数の NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell を搭載したいと希望されていたため、4Uラックマウント筐体を採用し、最大枚数のGPUを安定して運用できるマザーボード構成を選定しました。
PRO 6000クラスのGPUを複数枚搭載する場合には、PCIeレーン数、発熱対策、電源容量などが大きな制約となります。本構成ではこれらの要件をすべて満たし、高密度なGPUサーバーとして安定したAI計算処理を実現します。
NVMeストレージの大容量化とRAID構成
可能な限り大容量のNVMe SSDを最大数搭載したい、という要望に対し、システム用SSDとは別に複数枚のNVMe SSDを搭載し、読み書き速度と冗長性を両立する構成をご提案しています。
この構成により、研究データやEmbeddingキャッシュを高速に扱え、RAG環境やDify・Ollamaなどのローカル推論環境で高いパフォーマンスを発揮できます。
電源環境 (100V希望 → 200V対応への変更)
当初は「100V環境で運用したい」とご相談いただきましたが、GPU多数搭載構成では100Vでは電源容量が不足するため、200V環境を整備される方針に変更となりました。
これにより、サーバー向け電源ユニットを採用できるようになり、マシン全体の安定性と将来拡張性を確保しています。
通常24時間以内に担当者からご連絡いたします
主な仕様
CPU Intel Xeon 6515P 2.30GHz(TB 3.80GHz) 16C/32Tx 2 メモリ 合計4TB DDR5-6400 REG ECC 128GB x 32 ストレージ1 7.68TB U.2 NVMe SSD ストレージ2 15.36TB U.2 NVMe SSD ×5（RAID5） ビデオ NVIDIA RTX PRO 6000 BW Server Edition x 4 ネットワーク ネットワークカード 10GbE RJ45 2ポート 筐体+電源 4Uラックマウント筐体 3200W/200V リダンダント電源（3+1） OS Ubuntu 24.04 その他 RAIDカード Broadcom MegaRAID
レールキット一式
3年センドバック保証 (標準保証1年＋延長保証2年)キーワード
・Ollamaとは
Ollamaは、ローカル環境で大規模言語モデル (LLM) を高速に実行できるオープンソースプラットフォーム。GPU最適化やモデルの軽量化が施されており、PythonやWebアプリケーションとの統合も容易。プライバシー保護が求められる企業環境や研究用途において、質量分析データ処理の自動化、ペプチド同定支援、解析スクリプト生成などにも応用可能。・LM Studioとは
LM Studioは、PCローカルで大規模言語モデルを管理・実行するための統合型アプリケーション。GUIでモデルのダウンロード、推論、プロンプト操作を完結でき、研究用スクリプト生成や質量分析 (MS/MS) データ解析ワークフロー構築の補助にも役立つ。ローカル推論によるセキュアなAI環境を必要とする技術者に最適。・Difyとは
Difyは、ノーコード／ローコードでAIアプリを構築できる統合プラットフォーム。RAG (検索拡張生成) 、ワークフロー自動化、モデル切替などが容易で、研究現場のレポート生成、質量分析データ解釈支援ツールの試作、ペプチド同定ヘルパーAIの構築などにも利用可能。クラウドとローカルの両方に対応。・Pythonとは
Pythonは、科学技術計算からAI・機械学習、質量分析データ解析、ペプチド同定アルゴリズム開発まで幅広く利用される汎用プログラミング言語。NumPy、SciPy、pandas、pyteomicsなど豊富なライブラリにより、グリコペプチド解析やMS/MSスペクトル処理の自動化が容易。研究者・エンジニアに必須の開発基盤。事例追加日：2026/2/12
- 事例No.PC-11641C
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AIモデル開発 入門向けマシン [スタンダードモデル]
用途：DeepLearning入門用途かつ将来のGPU増設に対応した構成参考価格：992200円このモデルは入門用かつ将来的な増設に対応した構成となります。
エントリーモデルと同様にディープラーニングに使われる基本ソフトも設定されています。
エントリーモデルとの大きな違いは、GPUの搭載枚数。エントリーモデルはGPUは1枚までの対応となりますが、このモデルは後からGPUを追加で1枚増設することが可能です。
また、CPUにはXeonを利用してるためディープラーニング用途以外にも併用して利用されたい場合の選択肢になります。
具体的には、このモデルをベースにカスタムすることで、大容量のメモリや16コアを超える構成などを実現できます。
通常24時間以内に担当者からご連絡いたします
主な仕様
CPU Xeon W3-2435 (3.10GHz 8コア) メモリ 64GB REG ECC ストレージ 2TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 24GB ネットワーク on board (2.5GbE x1 /10GbE x1) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1500W OS Ubuntu 22.04 その他 CUDA Toolkit 11.8インストール
Tensorflow/PyToch/Docker(もしくはSingularity)事例追加日：2024/01/09
- 事例No.PC-11641B
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AIモデル開発 入門向けマシン [WSL2仕様モデル]
用途：WSL2(Windows Subsystem for Linux 2)環境でのDeepLearning参考価格：740300円ディープラーニング環境の多くはLinuxベースで作成されています。
現在Windows上での実装はWSL2 (Windows Subsystem for Linux 2) 環境での利用が主流となってきています。
この構成はWLS2の基本セットアップと、エントリーモデルと同様のディープラーニング用の最小環境構築をおこなった仕様となります。
通常24時間以内に担当者からご連絡いたします
主な仕様
CPU Intel Core i7-13700 (2.10GHz 8コア+1.50GHz 8コア) メモリ 32GB ストレージ 2TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 24GB ネットワーク on board(2.5GBase-T x1) Wi-Fi x1 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 1000W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit その他 WLS2 + Ubuntu 22.04設定
CUDA Toolkit 11.8インストール（WLS2)
Tensorflow/PyToch/Docker(もしくはSingularity)
※すべてWSL2上で設定事例追加日：2024/01/09
- 事例No.PC-11641A
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AIモデル開発 入門向けマシン [エントリーモデル]
用途：Deeplearning入門用途参考価格：499400円ディープラーニングの学習などを試してみたい方向けの構成です。
ディープラーニングの基本となるCUDAの設定と、よく使われるフレームワーク2種 (Tensorflow/PyToch) およびお手軽な環境構築としてよく利用されるコンテナを利用するためのソフト (DockerもしくはSingularity) をインストールした仕様です通常24時間以内に担当者からご連絡いたします
主な仕様
CPU Intel Core i7-13700 (2.10GHz 8コア+1.50GHz 8コア) メモリ 32GB ストレージ 2TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX4070Ti 16GB ネットワーク on board(2.5GBase-T x1) Wi-Fi x1 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 850W OS Ubuntu 22.04 その他 CUDA Toolkit 11.8インストール
Tensorflow/PyToch/Docker(もしくはSingularity)事例追加日：2024/01/09
- 事例No.PC-11099
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GPU支給によるAIモデル開発向けマシン
用途：GPGPUを用いたAI学習参考価格：1042800円お客さまからのご相談内容
AIモデル開発向けマシンの導入を検討している。
手元に多数のビデオカード (NVIDIA RTX A4500、NVIDIA RTX A5000、NVIDIA RTX A6000) を保有しているため、支給品として組み込んでPCを製作してほしい。また、100V環境で使用可能なタワー型の構成を希望する。
希望する条件は以下の通り。
・CPU：Core i9以上
・メモリ：128GB以上
・ストレージ：2TB以上のSSD x2枚、4TB以上のHDD
・GPU： 支給品GPUを複数台搭載可能
・電源：100V環境用
・OS：Windows 11 Professionalテガラからのご提案
お客様ご希望の条件に沿った構成をご提案しました。
Core i9を採用した場合、最大PCIeレーン数が20レーンになるため、16レーンで接続できるビデオカードは1枚までとなります。そのため、2023年9月時点で最新のXeon W-3400シリーズ (最大PCIeレーン数：112) を選択しています。本構成では16コアモデルの Xeon W7-3435Xを選択していますが、ご希望に応じて変更も可能です。
100V電源環境におけるビデオカードの最大搭載可能数
また、100V環境での使用を想定する場合、ビデオカードの最大搭載可能数は以下の通りとなります。
通常24時間以内に担当者からご連絡いたします
主な仕様
CPU Intel Xeon W7-3435X (3.10GHz 16コア) メモリ 128GB REG ECC ストレージ1 2TB SSD S-ATA ストレージ2 2TB SSD S-ATA ストレージ3 4TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA RTX A6000 x2枚 or NVIDIA RTX A5000 x3枚 or NVIDIA RTX A4500 x4枚 (支給品) ネットワーク on board (1GbE x1 /10GbE x1) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1600W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit キーワード
・PCI Express (PCI-E/PCIe) とは
PCI ExpressはPCやサーバーなどのシステムで高速なデータ転送を行うためのインターフェース規格。レーンと呼ばれる単位で送受信する。PCI-Eは1本の送信用差動ペアと1本の受信用の差動ペアで構成される。1レーンあたりの転送速度はバージョンによって異なるが、PCI-E 5.0では1レーン当たり32Gbpsの転送が可能。
また、PCI-E x1スロットには1本のレーンがあり、PCI-E x4スロットには4本のレーンがある。したがって、PCI-E x4スロットはPCI-E x1スロットの4倍の転送速度を持つ。
ビデオカードは高速なデータ転送を必要とするため、通常は最大レーン数であるPCI-E x16スロットに接続される。事例追加日：2023/09/29
ご注文の流れ
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お問い合わせフォームよりご相談内容をお書き添えの上、 お問い合わせください。 （お電話でもご相談を承っております） |
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弊社より24時間以内にメールにてご連絡します。 |
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必要に応じてメールにて打ち合わせさせていただいた上で、 メール添付にてお見積書をお送りします。 |
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お見積もり内容にご納得いただけましたら、メールにてご注文ください。 ご注文確定後、必要な部材を手配し PCを組み立てます。 (掛売りの場合、最初に新規取引票のご記入をお願いしております) |
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動作チェックなどを行い、納期が確定いたしましたらご連絡いたします。 (納期は仕様や製造ラインの状況により異なります) |
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お客様のお手元にお届けいたします (ヤマト運輸/西濃運輸) |
お支払い方法
お支払い方法は、お見積もりメール・お見積書でもご案内しています。
| 法人掛売りのお客様 |
| 原則として、月末締、翌月末日払いの後払いとなります。 |
| 学校、公共機関、独立行政法人のお客様 |
| 納入と同時に書類三点セット（見積書、納品書、請求書）をお送りしますのでご請求金額を弊社銀行口座へ期日までにお振込み願います。 先に書面での正式見積書（社印、代表者印付）が必要な場合はお知らせください。 |
| 企業のお客様 |
| 納品時に、代表者印つきの正式書類（納品書、請求書）を添付いたします。 ご検収後、請求金額を弊社銀行口座へお支払い期日までにお振込み願います。 |
| 銀行振込(先振込み)のお客様 |
| ご注文のご連絡をいただいた後、お振込みを確認した時点で注文の確定とさせていただきます。 |
修理のご依頼・サポートについて
弊社製PCの保証内容は、お見積もりメールでもご案内しています。
■お問合せ先
テガラの取り扱い製品に関する総合サポート受付のWEBサイトをご用意しております。
テガラ株式会社 サポートサイト
※お問い合わせの際には、「ご購入前」と「ご購入後」で受付フォームが分かれておりますので、ご注意ください。
| メール | support@tegara.com |
| 電話 | 053-543-6688 |
■テグシスのサポートについて
保証期間内の修理について
保証期間内におけるハードウェアの故障や不具合につきましては、無償で修理いたします。
ただし、お客様による破損や、ソフトウェアに起因するトラブルなど保証規定にて定める項目に該当する場合は保証対象外となります。
保証期間経過後も、PCをお預かりしての初期診断は無料で実施しております。
無料メール相談
PCの運用やトラブルにつきまして、メールでのご相談を承ります。経験・知識の豊富な技術コンサルタントが無料でアドバイスいたします。
※調査や検証が必要な場合はお答えできなかったり、有償対応となることがあります
オプション保証サービス
| 「あんしん＋」 もしもの時の延長保証サービス |
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PCのご購入時にトータル5年までの延長保証をご選択いただけます。また、ご購入後にも延長保証を申し込むことができます。
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| HDD返却不要サービス |
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保証期間内にPCのHDD(SSD)が故障した場合、通常、新品のHDDとの交換対応となり、故障したHDDはご返却いたしません。 
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| オンサイト保守サポート | |
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故障発生時、必要に応じエンジニアスタッフが現地へ訪問し、保守対応を行うサービスです。
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「お客様だけのオーダーメイドPC」を製作しています。
用途に応じた細かなアドバイスや迅速な対応がテガラの強みです。
上記の仕様はテガラでお客様に提案したPC構成の一例です。
掲載内容は提案当時のものであり、また使用する部材の供給状況によっては、現在では提供がむずかしいものや、部材を変更してのご提案となる場合がございます。
参考価格については、提案当時の価格(送料込・税込)になります。
ご相談時期によっては価格が異なる場合がございますので、あらかじめご了承ください。
